基于大数据智能的竞争情报系统模型研究

[目的/意义]传统的竞争情报系统已经很难满足企业日趋激烈的市场竞争需要。大数据智能为竞争情报系统的发展提供了重要支撑。为更好地支持科学决策,提出利用大数据智能构建竞争情报系统,提升竞争情报挖掘的深度和智能化水平。[方法/过程]梳理了目前国内竞争情报系统模型的研究现状,分析了利用大数据智能优化竞争情报系统的必要性与可行性,提出了基于大数据智能的竞争情报系统模型。[结果/结论]该模型由云计算平台、大数据平台、系统应用层三部分组成。系统应用层由数据层、数据模型层、知识模型层、应用层四个子层组成。分析了各组成部分的结构与功能。

企业破产预测系统模型构建及实现研究

作为经济金融与管理科学领域最为重要的研究课题之一,企业破产预测在投资风险预警与金融决策支持中扮演着十分重要的角色。本文从知识工程的研究视角出发,构建了企业破产预测系统模型;系统通过从领域专家处和相关文献中获取领域知识来构建领域本体,并利用情感分析和知识发现技术从定量和定性信息中挖掘出可解释的破产预测规则知识,从而实现企业破产预测本体知识库的半自动构建;系统利用推理引擎对本体知识库进行知识推理来实现对企业的破产预测,并对预测的结果进行解释。本文使用过去十年间美国破产的上市公司数据对构建的系统模型进行了验证,并实现了一个企业破产预测原型系统;该系统不仅能够提高破产预测的准确率,同时也使投资者、债权人和政府监管机构等企业利益相关者能够更加便捷有效地进行企业破产预测,从而辅助其做出合理的决策。

个性化定制生产模式下的云制造系统设计研究

针对个性化订单具有多品种、小批量、到达时间随机和产品参数复杂多变的特点,结合J2EE和云平台技术,设计了一套具有面向用户个性化产品定制、订单预排产后下达车间生产及车间数据实时追踪等功能的云制造系统,用以对接车间,实时动态调度生产。分析了该系统的总体架构,研究了系统的关键技术,阐述了该系统在实时动态调度生产车间的运行环境。将该系统运用于某实验室的微型工厂,取得了预期的效果。

离散制造车间下智能加工设备构建方法研究

随着“工业4.0”的到来,物联技术与制造技术不断融合,制造车间中的加工设备与制造系统之间联系更加紧密,对设备间互联提出了更高的要求。在传统制造车间中,加工设备仅作为独立的个体存在于制造系统,加工设备之间无法进行交互协商,导致设备无法及时对加工过程进行适应性调整。为此,结合物联制造技术理论,研究车间中面向物理资源的加工设备智能化构建方法。以离散制造车间中的加工设备为对象,构建面向不同类型数控系统设备的适配层,并以此为基础,建立设备的智能分析层,使设备可以通过对环境信息与自身状态信息的分析合理执行加工任务。同时定义设备与系统内其他设备间的交互方式,克服传统设备的独立性,使设备间具备交互能力。最后,将构建结果应用于实际数控系统的加工设备,提高了整个制造系统的动态性能,证明该构建方法的可行性。

基于Simulink的三相异步电动机直接转矩控制系统研究

基于直接转矩控制工作原理,利用Simulink搭建三相异步电动机直接转矩控制系统仿真模型,采用定子磁链轨迹近似圆形的控制方案,对系统进行仿真。仿真结果表明,该直接转矩控制系统仿真模型能够很好地模拟实际调速系统的相关性能,体现了更优越的静动态性能。此外,通过搭建实际调速系统,测量电机转速、转矩参数,验证了仿真模型的有效性。

面向物联制造车间通信协议研究

现场总线和工业以太网在车间层网络应用的特点分析表明,工业以太网在车间底层网络的应用是必然趋势。现有工业以太网通信协议在物联制造车间应用过程中,存在通信过程数据量过大而导致信息实时性难以满足要求的问题。针对物联制造的特点,开发了基于TCP/IP的面向物联制造车间的通信协议,用以实现物联制造车间各信息层之间的实时通信。案例分析表明,此协议简化了传统通信协议的复杂性,可明显减少通信过程中的数据量,提高车间通信的效率,满足物联制造的实时通信要求。

慢性病健康教育知识服务系统模型构建研究

【目的/意义】在国家推进健康医疗信息化建设和大力发展人工智能的背景下,借助于信息技术和人工智能等技术为患者提供个性化、智能化的慢性病健康教育知识服务,让患者便捷有效地获取慢性病健康知识,从而帮助和指导慢性病患者进行自我管理。【方法/过程】文章分析了慢性病健康教育知识服务系统的需求,梳理了国内外将信息技术和人工智能等技术应用于健康教育的研究现状,阐述了将本体技术应用于医疗健康领域的知识表示和知识组织中的优越性。【结果/结论】将人工智能、自然语言处理等技术应用于慢性病健康教育知识服务系统中,构建了包含知识采集模块、知识组织模块和知识服务模块的慢性病健康教育知识服务系统模型,最后手工构建了一个慢性病健康教育本体知识库,并在此基础上进行了推理实验。

融合情报方法论与人工智能技术的企业竞争情报系统模型构建

【目的/意义】人工智能技术的飞速发展和广泛应用为企业情报资源的开发与利用提供了良好的条件。大数据环境下,利用人工智能技术帮助企业从海量信息中智能化地获取情报,对于企业获得和保持竞争优势有着重要的意义。【方法/过程】回顾和梳理了人工智能技术应用于竞争情报的相关研究,分析和阐述了企业竞争情报系统对于智能技术的需求,将人工智能技术应用于竞争情报系统的整个流程与环节中。【结果/结论】文章以"事实数据+工具方法+专家智慧"的情报方法论为指导,基于人工智能技术构建了企业竞争情报系统模型。该模型由情报采集子系统、情报分析子系统和情报服务子系统组成。分析了各组成部分的结构与功能。

基于三层知识融合的金融领域信用知识服务模型构建研究

【目的/意义】金融市场是信用交易最为广泛和活跃的市场,也是信用风险的高发领域。随着我国信用交易规模的不断扩大和信用体系建设的不断推进,迫切需要专业化、智能化的信用知识服务。【方法/过程】回顾和梳理了信用知识服务的相关研究,分析了金融领域信用知识服务的需求,将知识融合的理论和方法应用于金融领域信用知识服务的整个流程与环节中。【结果/结论】构建了基于三层知识融合的金融领域信用知识服务模型,分析了知识获取层、知识处理层、知识服务层的结构与功能。阐述了基于三层知识融合的金融领域信用知识服务在信用评估、信贷风险管理、社会信用生态构建中的应用。【创新/局限】提出了基于三层知识融合的金融领域信用知识服务模型。有待于实现一个智能化的金融领域信用知识服务系统。

融合统计学习和语义过滤的ADR信号抽取模型构建研究

[目的／意义]社交媒体的出现为医疗健康数据的收集提供了新的途径，应用自然语言处理技术从社交媒体中抽取患者报告的ADR（AdverseDrugReaction，药物不良反应）信号对于改善药物不良反应监测的临床和科学知识具有很大的潜力。然而，从社会媒体中提取患者报告的ADR信号仍然面临重大挑战。为此，开发一个利用高级自然语言处理技术从健康主题社交媒体中抽取ADR信号的研究模型。[方法／过程]该模型首先采用基于多词典源匹配的方法，从嘈杂的社交媒体中识别医学实体；然后采用最短依存路径核函数为基础的统计学习方法提取药物不良事件；并利用药品安全数据库的语义知识过滤药物的治疗和适用症信息以及否定的药物不良事件；最后，对报告源进行分类剔除传闻等噪音信息。[结果／结论]通过收集糖尿病论坛上的数据对模型的有效性进行验证，结果显示该模型的每一部分都有助于其整体性能的提升。